字节论文点名 DeepSeek V4 分块 KV Cache 压缩的相位敏感缺陷
字节团队论文《Periodic Weak Spots: Phase Sensitivity from Chunked KV-Cache Compression》指出。
字节团队论文《Periodic Weak Spots: Phase Sensitivity from Chunked KV-Cache Compression》指出。
Aleph Alpha 用自研基准测试了阿里(Qwen)、DeepSeek 和月之暗面(Kimi)的模型,覆盖 Tiananmen、Taiwan、Xinjiang 等 967 个敏感话题,其评分系统判定仅 17% 到 41% 的回答算平衡,其余复述官方立场、回避或拒答。
AI-MO 与 Kimi 开源 kimina-prover-rl 训练流程,基于 DeepSeek-R1 式"先推理后生成"范式,兼容 Verl 框架,并随附 1.7B 与 0.6B 两个模型。
Hugging Face 发布 FutureBench,通过让 AI 智能体预测真实未来事件来评测其推理能力,避免传统基准的数据污染问题。该基准用基于 smolagents 的智能体抓取新闻生成预测问题,并接入 Polymarket 预测市场,每周分别产出约 5 个新闻问题和 8 个市场问题,答案可随时间验证。
Open R1 发布第三期更新,包括从 DeepSeek-R1 蒸馏的近 10 万条 C++ 与 Python 竞赛编程思维链数据集 CodeForces-CoTs、基于 2024 国际信息学奥林匹克(IOI)的新基准,以及微调的 7B 和 32B 模型 OlympicCoder。
推荐理由:Open R1 公布了从 R1 蒸馏的代码推理数据集、IOI 基准与两个开源模型,可看蒸馏训练的具体做法与教训。
Open R1 项目发布首个大规模数学推理数据集 OpenR1-Math-220k,用 DeepSeek R1 在 512 张 H100 本地生成 400k 道题的解答,过滤后保留 220k 道含正确推理轨迹的题目。
Hugging Face 的 Open-R1 项目启动一周后发布首份更新,称已能复现 DeepSeek 在 MATH-500 上报告的评测分数,并公开了评测排行榜。
推荐理由:Open-R1 团队复现 DeepSeek-R1 评测并公开数据生成与 GRPO 训练的工程细节,可供复现者参考。
Numina 与 Hugging Face 合作的 NuminaMath 7B TIR 赢得首届 AIMO 进步奖,在私有测试集 50 题中解出 29 题。